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Google Cloudが唱えるクラウドトラスト・パラドックス
Google Cloudは先頃、クラウドプロバイダを信頼する方法についての3編からなる技術記事シリーズを公開し、顧客の信頼やセキュリティキー管理といった概念や、暗号キーをクラウドから離す必要の生じるシナリオについて解説した。
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iOSとmacOSでiMessageを強固にするためのサンドボックスとその他の手法
昨年iMessageでゼロクリックの脆弱性に見舞われた後、Appleはプラットフォームのセキュリティを改善するために懸命に取り組んできた。iOS 14の主な変更点の1つは、BlastDoorである。BlastDoorは、すべての信頼できないメッセージの解析をする緊密にサンドボックス化されたサービスである。また、すべてのシステムライブラリを含む共有キャッシュ領域のランダム化の改善と、ブルートフォース攻撃に対抗するための指数関数的スロットルの使用も提供する。
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アジャイルコーチングのための倫理的行動規範の草稿が公開
Agile Coaching Ethics Initiativeは、アジャイルコーチングに関する水準向上を目的とする行動規範の草案を公開した。この活動は、幅広いアジャイルコミュニティを独立性を持って代表するため、Agile Allianceの支援下で行われている。
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Airbnb：ガードレールを使ってチーム全体に悪影響を与える変更を特定
Airbnbは、内部のExperiment Guardrailsシステムを展開して、さまざまなチーム間での変更による潜在的な悪影響を特定した。提案された変更がガードレールを通過しない場合は常に、影響を受けるチームと利害関係者によるさらなる分析のためにエスカレーションされる。このように、AirbnbのデータサイエンティストのTatiana Xifara氏は説明する。
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リモートワーク時代の会議
バーチャル会議に多くの人が参加すると、一部にだけ出席する人や参加できない人が出てくる可能性がある。誰が会議に出席すべきかを質問し、会議から取り残されることへの恐れを減らすために、出席しないことにした人が会議からの情報を利用できるようにする必要がある。
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プレッシャーの下での心理的安全性の維持
リーダーがプレッシャーにさらされているとき、ダークサイドの行動に陥る可能性がある。それによって、組織文化と心理的安全に深く永続的な害を引き起こす可能性がある。リーダーは、プレッシャーがかかった状況に対する反応と対応を慎重に管理することに非常に意識する必要がある。強いキャラクターが頻繁に��てしまい害になってしまう可能性を回避するためである。
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メンタルヘルスのための個人的アジャイルの導入
高い品質の成果物を高い完成度で、常に提供しなければならないという意識は、ストレスを生み出し、燃え尽き症候群(burnout)の原因になる可能性がある。何よりもまず、燃え尽き症候群に陥るのを避ける問題を自分が抱えている、ということを受け入れなければならない。個人レベルでアジャイルを適用することが、ストレスを低減し、燃え尽き症候群の可能性を低めながら、高い目標を達成する上で一助となるはずだ。
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意図的組織を構築するための総体的アプローチ
意図的組織(intentional organization)の構築には、組織を構築するブロックのすべてを総体的に把握する考え方が求められる。重要なのはリーダシップだ。マネージャの行動に伴って生ずる組織的な結果は、組織がその目的を達成できるためのデザインに沿ったものでなければならない。
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テストツアーのペアリングと学習で学んだこと
チーム唯一のテスタ(solo tester)であるParveen Khan氏は、他のテスタや開発者たちとリモートでペアを組んでトピックを調査するという、テストツアーを行うことにした。このツアーは氏にとって、パフォーマンステスト、ALとML、可観測性、スケッチノーティング(Sketchnoting)といったテストトピックを探求する、学びのテスト体験になった。これらのセッションを行う中で、ペアリングや共有が自分自身の成長に有益なものであることも経験した。
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GitHubのモノリスからマイクロサービスへの旅: QCon Plus Q＆A
GitHubは、チームがテーブルにもたらしたさまざまな文化、規範、テクノロジースタックのすべてのために、ソフトウェア開発をどのように行ったかを根本的に再考する必要があった。彼らは、さまざまなチーム、システム、テクノロジーが調和して連携できるようにするマイクロサービスアーキテクチャに移行している。
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QCon Plus: リモートワーキングトラックのまとめ
QCon Plusカンファレンスは2020年11月に3週間にわたって開催された。Travis McPeak氏は、従業員、顧客、組織全体の利益のためにリモートワークを活用する方法について世界クラスのリモート企業から学んだことを共有することを目的とした Best Practices for Remote Work トラックを主催した。
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確率論的データサイエンスモデルのテストから学んだこと
データサイエンスモデルは統計的なブラックボックスだ — そのテストには、アルゴリズムや乱数性、統計学といった数学的テクニックの理解が必要になる。データサイエンスモデルの検証で有効なのは、しきい値を用いた出力差異の処理だ。
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チームレベルのアジャイルアンチパターン - なぜ起こるのか、どう対処すべきか
優秀なスクラムマスタやコーチは、チームベースのアンチパターンに対処することができる。例えば、理想的でない結果になる原因は何か、アンチパターンに対処しない場合にはどうなるのか、といったことを説明してくれる。
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フィードバックを解析してユーザから学ぶ
ユーザがフィードバックを容易に提供できて、そのフィードバックを自動収集可能にすれば、より多くのフィードバックを短期間に得られるようになる。AIを導入することにより、大量のフィードバックを解析して洞察を得ることや、トレンドを視覚化することも可能になる。こうして得た情報の共有が、プロダクトの拡張やユーザの抱える問題の解決といったアクションを広範にサポートするのだ。